【看圖學Excel】Excel的邏輯觀念
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#葉郎每日讀報 #一週大事版
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「這是個充滿未知數的計畫,但整個
產業總不能繼續僵著不動直到永遠」
——華爾街分析師
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中長期產業轉型和近期COVID-19疫情的推波助瀾,使AT&T和集團旗下的WarnerMedia站到了第一波浪頭上。眼看巨浪就要抵達充滿未知的海岸......
天能去哪兒
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美國疫情的惡化,使原本摩拳擦掌準備依計畫復工的美國電影院和好萊塢片廠陷入無路可退的困局。首當其衝的正是表定8月12日上映的疫情後首部好萊塢大片《Tenet 天能》。
上週一(7月20日)Warner正式宣佈取消無限期擱置Christopher Nolan新片《天能》的發行計畫。他們說將在評估疫情狀況後再行決定發行方式,並預告有可能不會是傳統同步上映方式。這已經是該片第三度修改上映日期。
先不管Nolan有沒有可能同意直接上數位平台,《天能》高達2億美元的製作成本使Warner在VOD市場回本的機率微乎其微。華盛頓郵報掌握的匿名來源就透露,Warner應該是打算讓《Tenet 天能》在8月26日在美國以外地區上映,保留幾天緩衝時間在九月的勞動節檔期在美國上映。好萊塢已因為防制盜版而長期採行全球同步上映的政策,沒有人預料得到海外先上映做法在平時會發生什麼事,更遑論在此疫情時機。
消息來源也表示這個構想純粹來自Waner方,而Nolan夫妻原本最屬意的方案仍然是儘速全面上映。
這個重磅消息引發的各界反應如下——
1)華爾街:
華爾街對於這個新可能的模式表示樂觀,投資銀行R. Riley FBR的分析師 Eric Wold說:「漸進式的發行方式一方面不會大量侵蝕未來潛在的票房收益,又可以先在其他市場製造電影的聲量。」
另一家投資公司MKM Partners的分析師Eric Handler 說:「這是個充滿未知數的計畫,但整個產業總不能繼續僵著不動直到永遠......我個人認為當大家意識到看電影是安全的並且不會引發更多確診案例,『看電影』的行為就會觸發更多『看電影』的行為。」
2)美國電影院:
取消上映對電影院業者是個噩耗,因為電影院業者不願在沒有大片上映的狀態下開門迎客。所以這變成一個先有雞還是先有蛋的問題。NATO美國電影院經營者聯盟主席John Fithian就說這種坐等所有電影院開門的方法根本解決不了問題。而且現在不演,很難說還有多少美國電影院可以活到九月幫Warner賣票,據說許多銀行已經開始對一直沒有收入可以還款的電影院施壓。
原本準備配合《天能》檔期要在七月底重啟營業的美國最大的連鎖電影院品牌AMC也只能摸摸鼻子宣佈延後一個月開張。
NATO美國電影院經營者聯盟的副總裁Patrick Corcoran對於未來《天能》可能採分區上映的策略已經有比較認命的說法:「在可預見的未來,電影院的新常態將是有些市場開得了門、有些市場開不了門的狀況。很難期待這種狀況有機會在未來幾個月內改變,所以我們也只能先從這樣起步了。」
3)各國電影院:
疫情已經趨緩的歐洲電影院原本期待前幾週先用舊片和本地電影暖場,接著就可以火力全開放映今年好萊塢暑假大片。好萊塢電影仍是歐洲電影院的命脈,即便在法國,好萊塢仍佔了暑假檔70%票房。現在他們的希望恐怕要落空
英國政府早在7月初就開放電影願營業,但連鎖電影院都準備等月底開始可能有新片之後才打算開門營業。資深放映業者說如果未來幾個月同業們再也沒有新片可以放,恐怕到時候已經沒有同業了。
意外獲益的是這些國家的本土電影。過去原本就更常放映本地電影的歐洲獨立電影院反而得到更多機會,因為近日法國、德國、瑞典、挪威、荷蘭等國都出現本地電影票房勝過好萊塢電影的狀況。
4)娛樂媒體:
幾乎已經確定這會是第一個沒有好萊塢大片的夏天。各大娛樂媒體完全不知所措,因為過往他們都要耗費整個夏天討論暑假大片。他們甚至被迫熱烈議論一部24年前的暑假大片(意指幾天前《Twister 龍捲風》重開機的新聞)
5)好萊塢片廠
片廠高層:「我們身在美國,經常以為美國就是世界的中心,其實根本不是這樣。所以我們不應該期待一個完美無缺的方案。」
時代雜誌也刊出分析認為期待Nolan或是《天能》拯救一整個產業的想法本身就是個好萊塢幻想故事。即便沒有發生疫情,整個產業仍舊會寄望Nolan和《天能》能在無限複製的漫威系列的宇宙壓倒性成功之中,替原創內容爭回一口氣。期待救世主就像期待一種立刻終結疫情的疫苗一樣,是不切實際的一種本能衝動。單一部《天能》拯救不了岌岌可危的電影院產業。電影院產業的復甦需要系統性的做法和政府資源挹注才有可能,特別是體質更加脆弱的獨立電影院
同樣的「邱森萬情結」,面臨串流產業兵臨城下的威脅好萊塢片廠近年來選擇只做超級大片,以為超級大片可以拯救好萊塢。結果最後適得其反,那些片廠放棄的類型和規模現在都變成Netflix的多樣化產品版圖的一部分。
好萊塢大風吹
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原本站在疫情後第一線的《天能》撤守,48小時之內隨即引發好萊塢骨牌效應,許多電影檔期開始大風吹,甚至有的電影直接被吹到敵營去了:
1)Disney家的《Mulan花木蘭》再度替補成為疫情後第一部主要片廠大片,再加上《The New Mutants 變種人》,讓Disney成為未來一個半月內唯一有電影「預計」上映的好萊塢大片廠。果不其然Disney立刻跟上Warner的腳步,Disney宣佈原訂8月21日上映的《花木蘭》無限期暫停。
2)此外Wes Anderson新片《The French Dispatch》檔期也遭Disney取消。
3)製作中的Disney電影也因為製作延誤而延期,包含原訂2021年陸續上檔的多部《Avatar 阿凡達》續集和星戰電影檔期,通通順延一年。
4)有趣的是命運多舛的《The New Mutants 變種人》意外被留在8月28日的檔期上,極可能成為首部好萊塢大片廠電影,2017年就完成該片的導演Josh Boone半開玩笑地說:「快戴好口罩,你們說不定終於能看到它了!」
5)Paramount也跟進宣佈延後《A Quiet Place Part 2 噤界2》和《Top Gun: Maverick 捍衛戰士:獨行俠》的檔期至2021年。
6)Sony則宣佈下一部Spider-Man電影也順延一個月,延至2021年12月上映。
7)兩部非大片廠發行的獨立製作仍勇敢地停留在原地,成為極少數在美國市場照常上映的新片:包括Russell Crowe主演《Unhinged超危險駕駛》和葡萄牙電影《Fatima 法蒂瑪的奇蹟》 。
8)Keanu Reeves主演的《Bill & Ted Face the Music 阿比和阿弟的冒險3》將採用VOD和部分電影院同步發行的方式在9月1日上映。
9)預算高達兩億而且打算在太空中拍攝的Tom Cruise新片刻意在募資時排除兩家主要串流平台(應指Netflix和Apple),因為Cruise和導演Doug Liman主張這部片應該屬於傳統片廠的電影院體驗。馬上要邁入耳順之年的Tom Cruise等於將自己依然勇健的身體綁在搖搖欲墜的電影院產業上,大膽再跳一次。
AT&T的未來全押在HBO Max上
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引發好萊塢大地震之後,原本主管WarnerMedia業務的AT&T新任執行長John Stankey終於出面說明《天能》到底要去哪兒。
Stankey在上週的第二季財報發佈會議中的發言重點摘要如下:
「我們仍然信仰電影院體驗」John Stankey按往例宣示信仰純度,但他同時表示Warner將不得不因此調整電影製作和發行的模式。Stankey首度鬆口說疫情之後的未來毫無疑問會有許多內容必須被放在不同發行模式之下處理。因為電影院的關閉,導致WarnerMedia第二季營收較前一年下滑22.9%,來到68億美元,Warner不可能繼續坐等電影院開門。
然而Stankey也在會議中以兩部未發行大片來證明必須個案判斷是否跳過電影院發行:「這種命運(指跳過電影院)會發生在《天能》或是《Wonder Woman 1984 神力女超人1984》身上嗎?我想真的發生的話我一定是最感到意外的人......事實上,我可以跟你保證至少《天能》絕對不可能(跳過電影院)。」
好消息是AT&T說HBO Max已經有300萬零售用戶以及2360萬批發( “wholesale” )用戶。 批發“wholesale” 這個字眼指的是原本透過有線電視或數位平台訂購HBO頻道的用戶得到了來自AT&T免費收看HBO Max的大禮,因此被灌水進入HBO Max用戶的數字裡頭。
AT&T在財報中的另一個說法是說HBO Max在美國上線一個月內有414萬人啟動帳戶,其中包含297.5萬零售用戶,以及116.5萬批發用戶啟動他們的HBO Max帳戶。相較於Disney+前24小時就達成破千萬用戶還有不小差距。AT&T自己的目標是在2025年之前達成5000萬用戶。
Variety試著分析兩個不同統計方式的數字背後的真相:前後兩個數據相減之下,顯然被贈送HBO Max帳戶的HBO頻道訂戶之中只有4.9%的用戶啟動帳號。剩餘95%用戶都是灌水的HBO Max會員,因為他們從未真正從傳統電視平台轉換至新串流平台HBO Max。
AT&T的傳統電視業務包含HBO頻道都在快速衰退中,事實上AT&T當年耗費850億美元併購Time Warner完全就是為了打造自己的串流業務HBO Max來留住自家電信用戶(所以該公司電信用戶訂閱HBO Max有專屬優惠),紐約時報也預測該公司目的達成後遲早有一天會把沒有剩餘價值的電視業務打包轉售。眼前,讓電視用戶統統轉向HBO Max是AT&T的集團優先任務。為了進一步撐大HBO Max市場,AT&T甚至在美國果斷關掉HBO曾力推的串流服務HBO Go,確保每個想在線上看HBO節目的人都成為HBO Max用戶。
難怪AT&T執行長John Stankey會在會議上對Amazon大動肝火:他在會議中向媒體抱怨透過Amazon訂HBO頻道的用戶目前仍被該平台綁架,無法轉換至HBO Max,而且Amazon的機上盒Fire TV還拒絕上架HBO Max的App。
事實上不管是剛剛上線的新串流平台Peacock或是已經上線2個月的HBO Max都遇到同一個技術問題:美國三個最受歡迎的機上盒中,只有Apple TV同意讓這些新串流服務的App上架,另外兩家包含Roku和Amazon的Fire TV都拒絕上架。無論Roku或Amazon都有經營頻道聚合服務,而且將其視為金雞母。頻道聚合服務是讓消費者在一個地方同時管理各種不同頻道的訂閱,這個重要業務讓Roku或Amazon都不樂見兩家頻道商把業務重心轉到串流服務上,因為如果有一天頻道之王(頻道中的頻道)HBO不見了,這些聚合服務馬上會失去存在價值。所以兩家各擁約40萬用戶的機上盒業者提出來的條件是:要上架App讓我們家用戶安裝沒問題,但前提是必須把Peacock和HBO Max也當成頻道在我們家平台上供消費者像訂閱HBO頻道一樣訂閱這些服務。荒謬的結果是:頻道商自己想轉型串流,機上盒反而成為捍衛頻道存在的守門員。
這樣的波瀾會阻止HBO Max的浪頭順利抵達Netflix正自己一個人吃香喝辣的那個黃金彼岸嗎?
|新聞出處|
In dark portent for U.S. movie theaters, Warner Bros. postpones ‘Tenet’ amid coronavirus concerns(https://wapo.st/3hrfCbN)
Farewell for Now, Tenet. Here’s What We Learned From the Summer Movie Season That Never Was(https://bit.ly/2BjUogT)
Global Exhibitors Facing ‘Catastrophe’ if U.S. Blockbusters Are Further Delayed(https://bit.ly/3eNvWly)
'Tenet' Tosses Playbook: Staggered Rollout May Be New Box Office "Normal"(https://bit.ly/39i0R8o)
AT&T Signed Up 4 Million HBO Max Customers(https://nyti.ms/3eTzToT)
Tenet will absolutely not be a streaming-first title, AT&T CEO says
(https://bit.ly/39mpIIi)
'The New Mutants' hopes to break its 'curse' by hitting theaters after multiple delays(https://cnn.it/2X70BEH)
A Quiet Place 2,’ ‘Top Gun: Maverick’ Delayed Until 2021(https://bit.ly/32PBZ6J)
Amid Theater Chaos, Indie Films ‘Unhinged’ and ‘Fatima’ Forge Ahead(https://bit.ly/3eSf5Ot)
HBO MAX SUBSCRIBER MATH DEMYSTIFIED(https://bit.ly/2WSV2cC)
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【美國失業人數破2千萬為何股市上漲?再來怎麼看?】
(文長圖多,建議點連結閱讀)
答案是因為通膨預期與病毒實質危害不大,分別解釋如下:
一、 通膨預期
根據卡內基梅隆大學經濟學教授Allan Meltzer研究發現,1941年到1945年這段時間Fed採取的貨幣寬鬆政策,造成股市年複合成長率高達51.5%,但同時段CPI年複合增長率僅5%左右。這意味股價與實體經濟不但可以脫鉤,而且幅度也可以相當巨大,時間可以相當長。反之,從CPI去觀察通貨膨脹是無效且錯誤的,這一塊我會另以新文章解釋。
另一方面通貨膨脹不見得是一種「普遍性」現象均勻地發生在所有的貨物服務價格上,通常反而是存在「密度不同」現象-- 在不同資產類別上,各有不同的通膨效果,所謂Cantillon Effect是也。這個觀念我在好幾年前也談過,此不贅述。
貨幣理論大師Milton Friedman也分別從1920年代/1990年代的美國、與1980年代的日本,三個時期的研究證明貨幣總量的增加會顯著造成股市整體上漲。此外Friedman更進一步點出,當股市因泡沫破裂崩盤後,貨幣總量的增加或減少,會更進一步影響崩盤後的股價表現。
此次Covid-19疫情下,因政府選擇lockdown造成經濟全面停擺,美國Fed祭出前所未見的瘋狂印鈔救市(見圖一),其瘋狂程度大破歷史紀錄!
為何Fed如此瘋狂?請參見我之前寫過的三篇文章:
「利率倒掛與repo rate」
「為何此次崩盤黃金也跟著跌黃金不是避險工具嗎?」
「黃金與美國政府債券價格的現階段意義」
我在這三篇文章清楚解釋repo利率、十年國債利率乃至於美國地方政府債券利率等,都是3月份以來Fed必須強力壓抑以避免資產價格全面崩盤、美國州政府以下破產,人民也因利率飆漲房貸、車貸違約沖天被迫私人破產等恐怖惡性循環。尤以Fed針對持有美國國債的外國中央銀行快速設立FIMA Repo Facility用意最是明顯,足證Fed其實很害怕他國央行趁機在債券市場倒貨換現誘發美國國債利率飆升與流動性乾涸同時發生從而窒息美國經濟。
從經濟學理論看,Fed作為央行角色,除了快速擴大自身資產負債表以及破天荒新增注資管道之外,其實別無他法。真實世界我們也看到此次Fed諸多破天荒的措施,例如成立PMCCF & SMCCF、Main Street Lending Program、Municipal Liquidity Facility與直接購買ETF…等,金額也都是前無古人地幾千億、上兆美元狂灑。
這也表示Fed此次介入之廣、印鈔速度之快,與2008年金融危機時截然不同,自然也會在資產價格上產生不同效果。
總的來看,Fed透過上述債券或商業票券管道注資,過低的債券殖利率勢必壓擠市場原有資金尋找其他投資標的,因此可想而知對股市資產價格通膨預期會產生強大影響。
是的,根據I. Fisher的利息理論,股票資產價格應該是反映未來收入流折現之總和,W=I/r是也。但Fisher的利息理論並無貨幣因素考量。當通膨發生時,W的名義價格成長速度是可以抵過Income的悲觀預期改變。更何況,真實經濟並未因Covid-19重創,我放到第二點談。
順道一提,價值投資這個投資方法究其核心邏輯完全忽略了「貨幣因素」如此重要的侷限條件,而這是個大問題。也正因為如此,價值投資奉行者一旦碰上貨幣現象強烈變化時就容易手足無措、不知如何處置。這在2008年後的十年來最為明顯,就連巴菲特1965年以來的驚人長期績效也在近十年越趨平淡。(見表)
我認為與資金數額大過一定量後,轉受到『邊際生產力遞減』的影響也有關係,但正也因為巴菲特手頭資金夠大,他主要用來降低股票買入成本的手法(特別股議價機會與股票選擇權操作)方可實施。所以要精準分析出貨幣因素與巴菲特80%價值投資之間的相互影響關係,我認為不容易且工程浩大。如果讀者有興趣,有機會我再詳談巴菲特怎麼用比市價更低的方式買入股票。
從投資角度與更進階的經濟學角度看,Fed如此高強度介入債券乃至於他種證券(股票、商業票券)市場的貨幣政策,也會讓傳統以長短期債券利率差預估通貨膨脹率等總體經濟學常見手法通通失效,這意味著價格理論基礎薄弱、只會墨守成規的所謂財經專家們將跌破更多副眼鏡。這是說檯面上很多股民追捧的某些大師關於總體經濟之看法、言論、備忘錄…,都只是一些大師自己也不知道說什麼的扯淡。
二、 病毒危害小於政府封鎖危害,因此恆久收入預期影響不大
截至5/15,全球因Covid-19死亡人數約30萬人,然而1957年與1968年各有兩次殺死全球百萬人以上的流感,但從S&P500指數歷史來看,兩次更嚴重的流感卻未造成股價崩盤(見圖)。
根據WHO統計,2016年全球死於呼吸道感染(今年流行的Covid-19就會被歸類為此分類)就有295萬人(見表),每十萬人死亡數是39.63人(CDR, Crude Death Rate)。目前美國可算是世界疫情最嚴重的地區之一,然而相較於2016年來看,目前美國Covid-19的CDR數值是每十萬人死亡26.2人。事實上並非特別嚴重的傳染病,但卻造成遠比過去更嚴重疫情下還大的經濟損失?
如同我在4/12「Michael Burry與我所見略同」一文中談過:
「政府過度干預封鎖防疫的代價可能比什麼都不做還高!」,並以大蕭條、2008年金融風暴時期的自殺率為參考,認為:
「…自殺人數與病死人數邏輯上不應該只是相比,而是要相加。這是說,即便高度管制下最後COVID-19在美國僅造成等同流感的病死數(約5.5萬人),但若因高度管制造成的經濟衰退自殺人數等同2008年,則每十萬人死亡人數相加後仍達16.88人,恰好約莫等於我假設的狀況一死亡人數。這意味著高度管制下死亡人數有可能等於什麼都不做。…」
而許多研究逐漸指出,Covid-19實際感染人數恐怕遠高於目前所知,這反推回來,此病的CDR數值會比目前所知還低。
再看看德國,從疫情爆發以來德國政府採取民間工廠可自行決定是否繼續營運的政策,80%的私營工廠也如此選擇。
有意思的是,這些德國工廠如何做到儘量降低員工罹病風險的前提下維持日常生產活動?答案是:「向中國學習!」例如德國第一大汽車集團Volkswagen AG就向中國工廠學習引入「100條管理規則」,從工人防護服、員工餐廳安排到工作流水線安排、如何檢測排除可能罹病者與罹病員工安排…等等。這股向中國工廠學習風潮讓Winfried Imminger這家公司在Mulfingen的工廠3800多名員工迄今只有8人確診並隔離,也讓多數德國工廠可以維持疫情爆發前70~80%的生產力。
這個例證也使我相信,疫情平緩之後的世界並不會有翻天覆地的改變。是的,為了避免疫情再起,許多與過去不同的措施,尤其是個人防護配備、社交距離(social distance)或公共交通站點/工作/娛樂場所監控體溫等等會實施,但我相信因此而提高的整體社會費用並不會比911恐怖攻擊後全球反恐措施來得高。
因此我們即便看到現時經濟因政府干預而停止運作的收入損失似乎巨大,但也僅止於現時。當多數國家解禁(事實上連美國也不顧疫情開始解禁)後,未來收入流的負面影響是相當有限。
有人會問:可是眼下美國2千多萬人失業是鐵錚錚的事實啊?!
1.買出來的失業人數
我在前述「Michael Burry與我所見略同」一文也談過,2017~2018年的美國流感疫情導致81萬人住院、6.1萬人死亡,但同期失業率卻是一路下降,足證明單一傳染病本身並不會造成失業。美國現在破歷史紀錄的2千萬人失業是政府兩大舉措造成:
(1) lockdown
從制度經濟學角度看,當市場需求曲線快速向左下移動時,如果成交價格沒有彈性,則市場會以unemployment呈現:於物是滯銷、於資金是爛頭寸、於人則是失業。
這個觀念我十幾年來談過無數次,可自行參閱舊文如:「拯救失業率,我們需要的刪減失業補助!(2014)」
佐以美國工會、勞動保護法規、最低工資限制等等箝制契約自由的政府干預,面對這種政府強制暫停經濟活動的舉措,大量無薪假與失業是必然,根據價格理論原理,尤以邊際租值低的勞工為甚,這點我們也可以從美國勞動部對4月份失業統計看出,餐飲服務業失業率從去年同期4.5%暴增至39.3%;但相對邊際租值較高的金融服務業則從2.1%升至5.4%。(見表)
學歷越差者,失業率越高(見圖)
(2) 過於優渥的失業補助
早在上個月我就從美國營運餐廳的友人處聽得:「這麼多人失業,怎麼餐廳還找不到員工?」的矛盾現象。
後來一查發現某些州的雙重失業補助(州政府+聯邦政府)與因疫情的從寬認定下,一名週薪$600美元的勞工失業後可能領到超過$1200元的補助,而且起碼領到7月底沒問題。失業還領更多?根據經濟學定律申請失業補助者大增完全是情理之中。
後來更看到華爾街日報報導,某些小企業的員工主動跟雇主達成協議,透過「輪流失業」讓公司內的雇員「人人有失業補助領」。
與此同時我們也看到,美國為了保障中小企業繼續聘僱員工的「Paycheck Protect Program (PPP)」條件是該企業領取貸款後必須「繼續聘僱員工」方能獲得債務豁免。然而許多企業卻因lockdown無法營業,繼續聘僱不能來上班的勞工對企業毫無誘因,使得企業乾脆選擇結束營業而非申請補助。這一塊又加重失業人數之增加。這也造成美國國會雖然在4/27緊急增加$3700億美元補助金,但迄今卻出現40%閒置無人申請的矛盾現象。再一次證明「政府本身就是問題,政府無法解決問題」。
這是說,看似嚇破膽的歷史紀錄2千多萬人首次申請失業補助的背後,並非病毒導致而是美國政府干預創造出來的怪獸。因此不管Covid-19引起的疫情是否取得「曲線平緩(flatten the curve)」,只要干預拿掉,經濟都會逐步恢復原狀。
2.低廉的石油價格有助於實體經濟
疫情前全球每日石油需求約1億桶,其中約60%用於燃料用途。疫情後,全球燃油消費大減,例如某些航班數減少9成,路上行車數量也大減。這些同樣是因政府干預限制,並非因疫情本身。
先前西德州石油期貨價格在結算前下殺至負數,我認為屬於一堆不黯遊戲規則的抄底散戶因無力真實點交原油而被痛宰的意外事件。要知道,西德州石油期貨契約是包含delivery條款,一方可以真實要求點交原油:
「Delivery Procedure:
Delivery shall be made free-on-board ("F.O.B.") at any pipeline or storage facility in Cushing, Oklahoma with pipeline access to Enterprise, Cushing storage or Enbridge, Cushing storage. Delivery shall be made in accordance with all applicable Federal executive orders and all applicable Federal, State and local laws and regulations.
At buyer's option, delivery shall be made by any of the following methods: (1) by interfacility transfer ("pumpover") into a designated pipeline or storage facility with access to seller's incoming pipeline or storage facility; (2) by in-line (or in-system) transfer, or book-out of title to the buyer; or (3) if the seller agrees to such transfer and if the facility used by the seller allows for such transfer, without physical movement of product, by in-tank transfer of title to the buyer.」
石油現貨價格的確因中東局勢與lockdown大幅下跌,可不至於到暗無天日,如台灣商周聲稱「石油紀元結束」那般悲觀。
事實上我們看到有能力儲存石油的業者租下大量油輪滿載原油漂浮在海上(見圖);又有人大量租賃游泳池簡易改裝後注滿石油(見圖);也有人使用大型填充包儲存石油(見圖)。這些行為均代表某種對未來收入樂觀的預期,才會於此時真金白銀下賭注。
另一個重點,是延續前一點的經濟邏輯 -- 如果市場價格有下修彈性,則unemployment就不容易出現,市場就能清市。延伸來說,任何生產要素如果能在景氣下行時價格能下修,則代表該社會整體制度的交易費用低於價格較無彈性的制度。此點會在景氣落底回升時在生產力與創造財富效率上呈現高低差異。
當然,從更根本角度看,市場只要能自願地employment,無論價格多低,都勝過非自願unemployment。前者對保護未來收入預期與財富損失上都更有利。這兩點會影響股票債券價格,投資者必須注意。
三、近期應注意:
a. 卡債、房貸的違約率
雖然我們知道美國卡債違約率2016年以來就逐步攀升至2019年Q4的2.61%,尚遠低於2009年近7%。房貸違約率2019年末也是樂觀的數字,但Fed公開的統計資料始終是落後指標。
因此我們需要參考更即時的數據,可債券市場因此次Fed霹靂手段干預之下,我認為無論國債、地方債乃至於高債信公司債的利率都存在一定程度的扭曲。這又回到經濟學理論的老生常談:政府干預市場利率的下場必然增加市場活動參與者對未來收入流預估的訊息費用。
投資人無可避免要學會與之共處,同時透過加強自身經濟邏輯與知識廣度來降低費用。
我自己會轉向參考其他數據或真實經濟現象,比方我們可以在排除貨幣流速影響下,從特定經濟活動的速率變化推估真實利率邊際變化,這是高階的利息理論應用,要深談得寫本書,此處點到為止。我只是要點出這種難度較高的經濟邏輯,坊間多數財經專家連邊都碰不上,甚至連感知這類概念存在的能力都不具備,因此多數人的財經建議也就毫無參考性可言。
退而求其次,又或者可以參考repo利率與低信評公司債殖利率。
b.Collateralized Loan Obligation (見圖)
談到低信評公司債就多說兩句CLO(Collateralized Loan Obligation)。與債信較低的槓桿債(leverage loan)包裹連結的CLO在美國總市場規模從2007年的$3270億增長至2019年底的$6910億美元,CLO如果發生崩盤,那將會是2008年金融危機CDO的翻版,而當年CDO全球市場規模在$4千多億美元。CLO背後連結的槓桿債規模也達$1.2兆美元。
槓桿債很常發生在槓桿併購(LBO, leveraged buyout),簡單說就是某A想買下B公司,但又不想出錢或資金不足。於是以B公司的未來收益或資產為擔保,向銀行C借錢併購B。對,你沒看錯,是以「B公司的未來收益或資產」為擔保,不是A自己。這種併購方式通常會帶來高負債比甚至伴隨高利率,實務上發動併購方可以只出一成的資金,就買下十倍大的對手,所以才叫「槓桿(leverage)」。
這種併購方式在順風順水的年代可以快速擴充,但一旦出現市場整體流動性枯竭與景氣反轉,也死得特別快。讀者還記得我「利率倒掛與repo rate」一文提到去年九月的詭異repo rate飆升,就滿足了「流動性枯竭」這第一要件,子彈已然上膛。Covid-19引發的政府強制經濟活動停滯則很有可能是扣下扳機的那隻手。
然而,若僅僅是單純的LBO,破產者就侷限在A與相關金融往來對象,還算是「個體風險」。但如同2008金融風暴那錯綜複雜的CDO金融產品一樣,CLO把LO重新包裹證券化後,又把個體風險搞成系統風險。
可能不熟悉金融的讀者會疑惑:這些有錢人高來高去的資產價格崩盤於我何干?
以Envision Healthcare這家美國大型醫療機構為例,2018年KKR透過槓桿債的方式全盤買下Envision醫院體系,但Covid-19後美國流動性枯竭,造成短期利率與垃圾債券利率飆升,瞬間讓Envision現金短缺甚有破產危機,結果就是在面對Covid-19疫情加速惡化的四月,Envision旗下醫院急診室不但沒有防護裝備給第一線醫護人員,也因付不出薪資、獎金而大幅刪減急診室人力。與Envision槓桿債掛勾的CLO也是前途無亮等著被降信用評等。然而,信用評等降級對這些本就採取高槓桿債務併購的公司等於是雨天收傘,進一步惡化其財務與現金短缺狀況,對美國第一線疫情防護恐怕雪上加霜。
再把視角轉到日本,農林中央金庫(Norinchukin Bank)是日本最大吸收農漁民存款的金融機構,同時也是世界最大CLO買方,2008年後累積購入金額達$750億美元。一旦CLO市場如2008年的CDO市場一樣轉瞬崩潰,則日本普遍高齡的農漁民生計與財富損失,以及對日本經濟的連鎖效應可想而知。目前尚可安心的是,農林中央金庫只購入安全等級最高的CLO。
可另一方面,也正因為Covid-19帶來的經濟停滯,許多優良債務人紛紛出現無力支付本金利息的現象,從而引發評價機構紛紛下調CLO內含債權的評等,例如Moody在4月中調降高達$220億美元CLO的評等,加上S&P,二家機構合起來降評了20%美國境內發行CLO。這直接影響了持有美國境內40% BBB等級CLO tranches的各大保險公司,這可能意味保險公司資產價格重挫下履行保險契約支付賠償金的能力也可能縮水。
若美國許多受感染者或其他疾病患者發現即便自己購買了昂貴的醫療保險,但保險公司支付卻可能無力支付醫療費用時,接下來會發生什麼事?
這一整段有關CLO的敘述只是美國盤根錯節的金融契約結構中的一個切面,但我相信已經能讓讀者感受到「牽一髮而動全身」的可怕。
從這點我們也不難理解,為何身為美國最大「再保險」集團之一的主事人巴菲特在此時選擇提高並保持現金水位,特別是大量賣出08年以優惠價格條件買入的Goldman Sachs超過1千萬股($17億美元)。
結論:
我認為美國股市未來相當長時間就會在「通膨預期」與「未來收入預期」兩股力量拉扯推擠走下去。二者可以是同方向或反方向。因為「市場預期」這看不見摸不著的東西很難建立具有科學預測力的經濟理論。
我不認為真實世界的生產力受到病毒摧殘,而是受到政府干預干擾。可是一旦悲觀預期形成,資產價格下修的可能性會存在。而美國複雜交錯的金融制度可能把個體風險放大為系統性風險,這在2008年發生過一次,如今不是不可能再從CLO引爆歷史重演。
誠如我前兩日談過如何從價格理論快速看國富增長,美國主要靠服務業(特別是金融服務)這種架空經濟要持續運作的前提是基於深度全球化分工。根據Adam Smith的國富論,全球市場分工越多元、越細緻、越深入,世界整體財富增長速度越快,當然走虛擬金融經濟為主的美國也會因上頭租值佔比高而享受更高的財富增速。
反之,美國如果自己跑出來反全球化,那死得最慘的是自己。
又,當今的貨幣政策會大幅增加訊息費用,判斷真實利率的難度大增,考驗投資者對價格理論、利息理論的熟稔與精通程度。
一般投資人對於真實世界關鍵侷限條件與轉變的掌握程度會直接影響可選擇投資方法。指數型ETF這種放棄思考的被動投資或許還是適合多數人。
通貨膨脹下如何投資?另作文章說明。
本文參考資料:
WSJ: "The Federal Reserve Is Changing What It Means to Be a Central Bank" (2020-04-27)
Milton Friedman, "A Natural Experiment in Money Policy Covering Three Episodes of Growth and Decline in the Economy and the Stock Market" Journal of Economic Perspective, Vol. 19, (Fall 2005)
Allan H. Meltzer, "Current Lessons From The Past: How The Fed Repeats Its History." Cato Journal, Vol 34, No. 3 (Fall 2014)
Financial Times: "Coronavirus crisis: does value investing still make sense?"(2020-05-11)
WSJ: "New Data Suggest the Coronavirus Isn’t as Deadly as We Thought" (2020-04-17)
WSJ: "Why Doesn’t Flu Tank Economy Like Covid-19?"(2020-04-10)
WSJ: "Demand for Small-Business Loans Cools" (2020-05-08)
WSJ: "How Germany Kept Its Factories Open During the Pandemic" (2020-05-06)
WSJ: "Paying Americans Not to Work" (2020-04-22)
WSJ: "Businesses Struggle to Lure Workers Away From Unemployment" (2020-05-08)
WSJ: "Demand for Small-Business Loans Cools"(2020-05-08)
A. A. Alchian,"Information Costs, Pricing, and Resource Unemployment" (1969)
WSJ: "Millions of Credit-Card Customers Can’t Pay Their Bills. Lenders Are Bracing for Impact." (2020-04-25)
Financial Times: "CLOs: ground zero for the next stage of financial crisis?" (2020-05-13)
Financial Times: "Private-equity backed companies dominate lowest depths of junk" (2020-05-07)
Financial Times: "Coronavirus sell-off puts faith in CLOs to the test" (2020-04-23)
Financial Times: "Warren Buffett’s Berkshire dumps most of Goldman Sachs stake" (2020-05-16)
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r if多條件 在 [問題] 用R數據條件判斷分類- 精華區R_Language 的推薦與評價
[問題類型]:
程式諮詢(我想用R 做某件事情,但是我不知道要怎麼用R 寫出來)
[軟體熟悉度]:
入門(寫過其他程式,只是對語法不熟悉)
[問題敘述]:
請簡略描述你所要做的事情,或是這個程式的目的
多組數值(甲、乙)
甲介於1~3間,且乙= M1得到K1
甲介於4~6間,且乙= M2得到K2
甲介於7~9間,且乙= M3得到K3
1.產生資料
A <- c(1, 3, "M1", "K1")
B <- c(4, 6, "M2", "K2")
C <- c(7, 9, "M3", "K3")
D
E....約有50組的條件須配對
X1 <- c(3, "M1")
X2 <- c(4, "M1")
X3 <- c(8, "M3")
X4
X5...約有5000筆資料要運算
當X1資料丟進去判斷,得到K1
當X2資料丟進去判斷,得到null
當X3資料丟進去判斷,得到K3
...以此類推
這個用迴圈寫會比較好?(完全沒頭緒)
謝謝各位前輩
[環境敘述]:
R version 3.3.3 (2017-03-06)
Windows 7 x64 Service Pack 1
[關鍵字]:
R語言多重數據判斷分類
--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 1.169.139.118
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/R_Language/M.1489666077.A.53B.html
※ 編輯: hizerg (1.169.139.118), 03/16/2017 20:09:57
※ 編輯: hizerg (1.169.139.118), 03/16/2017 22:07:53
> -------------------------------------------------------------------------- <
作者: clsmbstu (missing) 看板: R_Language
標題: Re: [問題] 用R數據條件判斷分類
時間: Thu Mar 16 21:13:06 2017
我的想法是用簡單的條件式去判斷就好,不用寫迴圈。
下面只是把你的目的寫成條件式,再加一個保險,避免丟進去的物件不是兩個元素:
####
multiple_judges <- function(x) {
if (length(x) != 2) {stop("The input should have 2 elements.")}
# 如果丟進去的東西不是兩個值,程式會警告並停止執行
else {
if (x[1] >= 1 & x[1] <= 3 & x[2] == "M1") {return("K1")}
# 甲介於1~3間,且乙= M1得到K1
else if (x[1] >= 4 & x[1] <= 6 & x[2] == "M2") {return("K2")}
# 甲介於4~6間,且乙= M2得到K2
else if (x[1] >= 7 & x[1] <= 9 & x[2] == "M3") {return("K3")}
# 甲介於7~9間,且乙= M3得到K3
else {return(NULL)}
}
}
multiple_judges(X1)
multiple_judges(X2)
multiple_judges(X3)
####
應該可以得到你想要的結果~
※ 引述《hizerg (路過的人)》之銘言:
: [問題類型]:
:
: 程式諮詢(我想用R 做某件事情,但是我不知道要怎麼用R 寫出來)
:
: [軟體熟悉度]:
:
: 入門(寫過其他程式,只是對語法不熟悉)
:
: [問題敘述]:
: 請簡略描述你所要做的事情,或是這個程式的目的
: 多組數值(甲、乙)
: 甲介於1~3間,且乙= M1得到K1
: 甲介於4~6間,且乙= M2得到K2
: 甲介於7~9間,且乙= M3得到K3
: 1.產生資料
: A <- c(1, 3, "M1", "K1")
: B <- c(4, 6, "M2", "K2")
: C <- c(7, 9, "M3", "K3")
: X1 <- c(5, "M1")
: X2 <- c(4, "M2")
: X3 <- c(8, "M3")
: 當X1資料丟進去判斷,得到K1
: 當X2資料丟進去判斷,得到null
: 當X3資料丟進去判斷,得到K3
: 這個用迴圈寫會比較好?(完全沒頭緒)
: 謝謝各位前輩
:
: [環境敘述]:
:
: R version 3.3.3 (2017-03-06)
: Windows 7 x64 Service Pack 1
:
: [關鍵字]:
:
: R語言多重數據判斷分類
--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 36.225.139.194
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/R_Language/M.1489669988.A.D66.html
※ 編輯: clsmbstu (36.225.139.194), 03/16/2017 21:16:27
> -------------------------------------------------------------------------- <
作者: celestialgod (天) 看板: R_Language
標題: Re: [問題] 用R數據條件判斷分類
時間: Thu Mar 16 22:19:01 2017
※ 引述《hizerg (路過的人)》之銘言:
: [問題類型]:
:
: 程式諮詢(我想用R 做某件事情,但是我不知道要怎麼用R 寫出來)
:
: [軟體熟悉度]:
:
: 入門(寫過其他程式,只是對語法不熟悉)
:
: [問題敘述]:
: 請簡略描述你所要做的事情,或是這個程式的目的
: 多組數值(甲、乙)
: 甲介於1~3間,且乙= M1得到K1
: 甲介於4~6間,且乙= M2得到K2
: 甲介於7~9間,且乙= M3得到K3
: 1.產生資料
: A <- c(1, 3, "M1", "K1")
: B <- c(4, 6, "M2", "K2")
: C <- c(7, 9, "M3", "K3")
: X1 <- c(3, "M1")
: X2 <- c(4, "M1")
: X3 <- c(8, "M3")
: 當X1資料丟進去判斷,得到K1
: 當X2資料丟進去判斷,得到null
: 當X3資料丟進去判斷,得到K3
: 這個用迴圈寫會比較好?(完全沒頭緒)
: 謝謝各位前輩
:
: [環境敘述]:
:
: R version 3.3.3 (2017-03-06)
: Windows 7 x64 Service Pack 1
:
: [關鍵字]:
:
: R語言多重數據判斷分類
:
雖然你是新手QQ
如果你連data.frame都不會用,請先去補強R的基本知識...
data.frame是R裡面處理字串、數字混合型最方便的型別
而data.table提供記憶體面的相同操作,比data.frame更快
嘗試先把你的資料用data.table表示
然後直接套用data.table的non-equi join,瞬間就可以得到答案了:
library(data.table)
judgeDT <- data.table(x_lb = c(1, 4, 7), x_ub = c(3, 6, 9),
y_cate = paste0("M", 1:3), output = paste0("K", 1:3))
judgeDT
# x_lb x_ub y_cate output
# 1: 1 3 M1 K1
# 2: 4 6 M2 K2
# 3: 7 9 M3 K3
inputDT <- unique(data.table(X = sample(1:10, 100, TRUE),
Y = sample(paste0("M", 1:3), 100, TRUE)))
head(inputDT)
# X Y
# 1: 3 M2
# 2: 10 M3
# 3: 4 M3
# 4: 3 M1
# 5: 6 M3
# 6: 6 M2
judgeDT[inputDT, .(X, Y, output), on = .(x_lb <= X, x_ub >= X, y_cate == Y)]
# X Y output
# 1: 3 M2 NA
# 2: 10 M3 NA
# 3: 4 M3 NA
# 4: 3 M1 K1
# 5: 6 M3 NA
# 6: 6 M2 K2
如果沒辦法接受就直接迴圈吧:
judgeDF <- data.frame(x_lb = c(1, 4, 7), x_ub = c(3, 6, 9),
y_cate = paste0("M", 1:3), output = paste0("K", 1:3),
stringsAsFactors = FALSE)
inputDF <- unique(data.frame(X = sample(1:10, 100, TRUE),
Y = sample(paste0("M", 1:3), 100, TRUE),
stringsAsFactors = FALSE))
inputDF$output <- rep(NA_character_, nrow(input))
for (i in 1L:nrow(inputDF)) {
loc <- which(inputDF[i, 1] >= judgeDF[, 1] & inputDF[i, 1] <= judgeDF[, 2] &
inputDF[i, 2] == judgeDF[, 3])
if (length(loc) > 0L) {
inputDF$output[i] <- judgeDF[loc, 4]
} else {
inputDF$output[i] <- NA
}
}
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R資料整理套件系列文:
magrittr #1LhSWhpH (R_Language) https://goo.gl/72l1m9
data.table #1LhW7Tvj (R_Language) https://goo.gl/PZa6Ue
dplyr(上.下) #1LhpJCfB,#1Lhw8b-s (R_Language) https://goo.gl/I5xX9b
tidyr #1Liqls1R (R_Language) https://goo.gl/i7yzAz
pipeR #1NXESRm5 (R_Language) https://goo.gl/zRUISx
--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 36.233.137.157
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/R_Language/M.1489673944.A.37D.html
如果你條件是上面那樣的五十組,只要資料塞進data.frame,剩下簡單了...
如果是五十個條件,沒有辦法像是你的例子那樣正規化,那就只能寫if-else
你大概就用csv存資料,用read.table讀進來就好了XD
一步步來,先學好data.frame + vectorization的程式邏輯...
data.table算是滿難的套件
※ 編輯: celestialgod (36.233.137.157), 03/16/2017 23:37:38
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